Python の再帰アルゴリズムは難しいですか? Python の再帰関数の詳細な例
関数内で他の関数を呼び出すことができます。関数が内部的にそれ自体を呼び出す場合、その関数は 再帰関数です。
たとえば、階乗 n! = 1 x 2 x 3 x ... x n を計算してみましょう。これは関数 fat(n) で表され、次のようになります。
fact(n ) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fat(n-1) x n
したがって、fact(n) は次のようになります。 n x fat(n-1) の場合、n=1 のみが特別な処理を必要とします。
つまり、fact(n) は 再帰的な方法で書かれています:
def fact(n): if n==1: return 1 return n * fact(n - 1)
上記は再帰関数です。
>>> fact(1) 1 >>> fact(5) 120 >>> fact(100) 933262154439441526816992388562667004907159682643816214685 92963895217599993229915608941463976156518286253697920827223 758251185210916864000000000000000000000000
fact(5) を計算すると、関数定義に従って次のように計算プロセスがわかります:
===> fat(5)
=== > 5 * 事実(4)
===> 5 * (4 * 事実(3))
===> 5 * (4 * (3 * 事実(2) ))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 事実(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)) )
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
= ==> 120
再帰関数の利点は、定義が簡単でロジックが明確であることです。理論的には、すべての再帰関数をループ内に記述することができますが、ループのロジックは再帰ほど明確ではありません。
再帰関数を使用する場合は、スタック オーバーフローを防ぐように注意する必要があります。コンピュータでは、関数呼び出しはスタックのデータ構造を通じて実装されます。関数呼び出しが入力されるたびにスタック フレームがスタックに追加され、関数が返されるたびにスタック フレームがスタックから減算されます。スタックのサイズは無限ではないため、再帰呼び出しが多すぎるとスタック オーバーフローが発生します。事実(1000)を試すことができます:
>>> fact(1000) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "<stdin>", line 4, in fact ... File "<stdin>", line 4, in fact RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in comparison
以上がPython の再帰アルゴリズムは難しいですか? Python の再帰関数の詳細な例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

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PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。
